简单区域扩张法实施图像的区域分割

1、6、采用简单区域扩张法对下图实施图像的区域分割。自行选定起始种子像素灰及灰度间隔度。原理：以图像的某个像素为生长点，比较相邻像素的特征，将特征相似的相邻像素合并为同一区域；以合并的像素为生长点，继续重复以上操作，最终形成具有相似特征的像素的最大连通集合。该法称简单（单一型）区域扩张法。基于区域灰度差的方法主要有如下步骤：（1）对图像进行逐行扫描，找出尚没有归属的像素；（2）以该像素为中心检查它的邻域像素，如果灰度差小于预先确定的阈值，将它们合并；（3）以新合并的像素为中心，重复步骤（2），检查新像素的邻域，直到区域不能进一步扩张；（4）返回到步骤（1），继续扫描直到不能发现没有归属的像素，则结

2、束整个生长过程。下图给出已知种子点进行区域生长的一个示例。图（a）给出需分割的图像，设已知种子像素（标为灰色方块），现要进行区域生长。设这里采用的生长判断准则是：如果所考虑的像素与种子像素灰度值差的绝对值小于某个门限T,则将该像素包括进种子像素所在区域。图（b）给出T=3时的区域生长结果，整幅图被较好地分成2个区域；图（c）给出T=2时的区域生长结果，有些像素无法判定；图（d）给出T=6时的区域生长结果，整幅图都被分在一个区域中了。程序为：(一)I=imread('p5-O6.tif);subplot(2,2,1),imshow(l),title('lc=imcomplemen

3、t(l);BW=im2bw(lc,graythresh(lc);subplot(2,2,2),imshow(BW),title('se=strel('disk',6);BWc=imclose(BW,se);BWco=imopen(BWc,se);原始图像'）;阈值截取分割后图像'）;subplot(2,2,3),imshow(BWco),title('mask=BW&BWco;subplot(2,2,4),imshow(mask),title('对小图像进行删除后图像');检测结果的图像');运行结果为:阈11截取

4、分割后團对屮图像逬行删除后團像检测结果的图像程序为：(二)A=imread('p5-06.tif);%读入图像seed=100,220;%选择起始位置thresh=15;%相似性选择阈值A=imadjust(A,min(min(double(A)/255,max(max(double(A)/255,);A=double(A);%将图像灰度化B=A;%各A赋予Br,c=size(B);%图像尺寸r为行数，c为列数n=r*c;%计算图像所包含点的个数pixel_seed=A(seed(1),seed(2);%原图起始点灰度值q=seed(1)seed(2);%q用来装载起始位置top=1;

5、%循环判断flagM=zeros(r,c);%建立一个与原图形同等大小的矩阵M(seed(1),seed(2)=1;%将起始点赋为1,其余为0count=1;%计数器whiletop=0%循环结束条件r1=q(1,1);%起始点行位置c1=q(1,2);%起始点列位置p=A(r1,c1);%起始点灰度值dge=0;fori=-1:1%周围点的循环判断forj=-1:1ifr1+i<=r&r1+i>0&c1+j<=c&c1+j>0%保证在点周围范围之内ifabs(A(r1+i,c1+j)-p)<=thresh&M(r1+i,c1+j)

6、=1%判定条件？top=top+1;%q(top,:)=r1+ic1+j;满足判定条件top加1，top为多少，则q的行数有多少行%将满足判定条件的周围点的位置赋予q，q记载了满足判定的每一外点M(r1+i,c1+j)=1;%count=count+1;%B(r1+i,c1+j)=1;%end满足判定条件将M中相对应的点赋为1统计满足判定条件的点个数，其实与top此时的值一样满足判定条件将B中相对应的点赋为1ifM(r1+i,c1+j)=0;%如果M中相对应点的值为0将dge赋为1，也是说这几个点不满足条件dge=1;%将dge赋为1endelsedge=1;%点在图像外将dge赋为1endendend%此时对周围几点判断完毕，在点在图像外或不满足判定条件则将dge赋为1，%满足条件dge为0ifdge=1%最后判断的周围点(i=1,j=1)是否满足条件，如dge=0，满足。dge=1，不满足。B(r1,c1)=A(seed(1),seed(2);%将原图像起始位置灰度值赋予Bendifcount>=n%如果满足判定条